2023届-计算机视觉算法岗实习面经

字节

一面

1、自我介绍+项目介绍
2、论文的motivation、实施细节
3、bn层与卷积层参数融合
4、Transformer的计算量和ViT的计算量
5、如何降低Transformer的计算量
6、开放性问题

• 如何从零开始完成一个基于深度学习的业务
• 在已有的业务基础上，如何开展一个类似的新业务
• unseen data，open set问题
• 如何进行图像数据清洗

7、编程题：简单的回溯，类似于LeetCode第77题

二面

1、自我介绍+项目介绍
2、Transformer为什么在多模态任务上有效
3、画出Transformer的Encoder-Decoder完整结构
4、在Decoder部分，NLP的处理与CV的处理有什么不同
5、Transformer作用于通道和SE-Block有什么区别
6、U-Net的跨层连接的作用，为什么这样做
7、图像处理编程题：一张黑白图像，有两个不同的图案，找到并记录这两个图案的所有像素点坐标位置，并给出他们所属的类别。用C++实现。

编程题没遇见过，且C++不熟，用Python写了30分钟，没写出来，寄。

总结

字节的面试还是挺难的，面试官除了问简历上的内容，还会顺着你的项目问一下其他的相关知识，但是不太深。计算机视觉的三大基本任务分类、检测、分割都得了解，然后是深度学习。算法题这部分是非常重要的，如果面试官对你不太满意的话会出比较难的题目，比如我的二面。字节是算法题写出来不一定过，但写不出来就肯定会挂。

华为-海思

技术面

1、自我介绍+项目介绍
2、说一下复杂度的概念
3、冒泡算法和快排的思想，以及它们的计算复杂度
4、讲